Nesting habitat selection and distribution of an avian top predator in the Canadian Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Detecting and planning for ecosystem changes from climate and land-use alteration is limited by uncertainty about the current distribution of many species. This is exacerbated in remote areas like the Arctic, where the impacts of climate change are the strongest and where industrial exploration and development are expanding. Using remotely-sensed environmental information and known nest sites, we estimated the breeding distribution and habitat selection of the peregrine falcon (Falco peregrinus) throughout most of Nunavut, a massive northern Canadian territory (>1.8 M km 2 ) encompassing ∼15% of the world’s tundra biome. Our results show that peregrine falcons selected features of prior known importance such as rugged topography, but also sites with higher than average summer temperatures, more productive land classes, lower mean elevations, and lower mean summer precipitation. Our model identifies several areas of high relative probability of peregrine occurrence, some of which were unrecognized to date. Some of these areas may be targets for future industrial developments and are located in an area where some of the fastest climate changes are expected. Our model will allow managers to identify the areas that could be the most critical for monitoring in the context of future development and climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».